【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及三維點云結構面識別，具體而言，涉及一種邊坡結構面識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質。
技術介紹
1、現有的邊坡結構面研究中，研究對象通常為自然露頭邊坡，其特點為未被破壞、原始構造保留完整、出露構造多、構造特征明顯、表面曲率變化大等，用現有的技術手段可以解決此類體構造的特征提取。但對于大量的高陡破碎巖質邊坡，具有表面構造特征不明顯、表面曲率不明顯的特點，已有的技術手段在高陡邊坡特征識別的應用中，準確度低、效果差、速度慢，很難發揮作用，因此，提出一種針對于復雜巖體三維點云結構面智能分析識別方法迫在眉睫。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種邊坡結構面識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質，以改善上述問題。為了實現上述目的，本專利技術采取的技術方案如下：
2、第一方面，本申請提供了一種邊坡結構面識別方法，包括：
3、獲取邊坡圖像，并基于所述邊坡圖像進行轉化重構，得到三維點云數據集；
4、基于近鄰搜索算法對所述三維點云數據集進行分類，得到多個初始點云集，所述初始點云集由目標點和近鄰點構成；
5、根據多個初始點云集計算得到每個目標點的曲率值，并基于所述曲率值進行點的共面篩選，得到篩選后的目標點云集；
6、根據所述目標點云集進行計算，得到目標點云集中每個點的法向量；
7、將所述法向量帶入預先訓練的神經網絡模型中，得到目標點云集中每個點對應的結構面分組類別；
8、根據目標點云集中每個點對應的結
9、第二方面，本申請還提供了一種邊坡結構面識別裝置，包括：
10、第一獲取單元，用于獲取邊坡圖像，并基于所述邊坡圖像進行轉化重構，得到三維點云數據集；
11、分類單元，用于基于近鄰搜索算法對所述三維點云數據集進行分類，得到多個初始點云集，所述初始點云集由目標點和近鄰點構成；
12、篩選單元，用于根據多個初始點云集計算得到每個目標點的曲率值，并基于所述曲率值進行點的共面篩選，得到篩選后的目標點云集；
13、第一得到單元，用于根據所述目標點云集進行計算，得到目標點云集中每個點的法向量；
14、帶入單元，用于將所述法向量帶入預先訓練的神經網絡模型中，得到目標點云集中每個點對應的結構面分組類別；
15、第一計算單元，用于根據目標點云集中每個點對應的結構面分組類別進行計算，得到目標計算結果，所述目標計算結果包括結構面分組類別中每個結構面的傾角和傾向。
16、第三方面，本申請還提供了一種邊坡結構面識別設備，包括：
17、存儲器，用于存儲計算機程序；
18、處理器，用于執行所述計算機程序時實現所述邊坡結構面識別方法的步驟。
19、第四方面，本申請還提供了一種可讀存儲介質，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述基于邊坡結構面識別方法的步驟。
20、本專利技術的有益效果為：
21、本專利技術通過對邊坡圖像進行轉化重構建立邊坡三維點云集，并通過曲率閾值對于邊界點進行篩選剔除，提高法向量的計算精度，將剩余的中心點輸入到預設的神經網絡中進行識別分類，得到對應的結構面分組類別，從而計算得到任一結構面的傾向和傾角，本專利技術結合神經網絡模型實現了巖體結構面的精準識別，有效的提高了巖體結構面的識別效率。
22、本專利技術的其他特征和優點將在隨后的說明書闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本專利技術實施例了解。本專利技術的目的和其他優點可通過在所寫的說明書、權利要求書、以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
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1.一種邊坡結構面識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的邊坡結構面識別方法，其特征在于,根據多個初始點云集計算得到每個目標點的曲率值，并基于所述曲率值進行點的共面篩選，得到篩選后的目標點云集，包括：
3.根據權利要求1所述的邊坡結構面識別方法，其特征在于,將所述法向量帶入預先訓練的神經網絡模型中，得到目標點云集中每個點對應的結構面分組類別，包括：
4.根據權利要求3所述的邊坡結構面識別方法，其特征在于,從多個結構面分類簇中確定出最優結構面分類簇，作為所述結構面分組類別，包括：
5.一種邊坡結構面識別裝置，其特征在于，包括：
6.根據權利要求5所述的邊坡結構面識別裝置，其特征在于，所述篩選單元包括：
7.根據權利要求5所述的邊坡結構面識別裝置，其特征在于，所述帶入單元包括：
8.根據權利要求7所述的邊坡結構面識別裝置，其特征在于，所述確定單元包括：
9.一種邊坡結構面識別設備，其特征在于，包括：
10.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有計算
...【技術特征摘要】
1.一種邊坡結構面識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的邊坡結構面識別方法，其特征在于,根據多個初始點云集計算得到每個目標點的曲率值，并基于所述曲率值進行點的共面篩選，得到篩選后的目標點云集，包括：
3.根據權利要求1所述的邊坡結構面識別方法，其特征在于,將所述法向量帶入預先訓練的神經網絡模型中，得到目標點云集中每個點對應的結構面分組類別，包括：
4.根據權利要求3所述的邊坡結構面識別方法，其特征在于,從多個結構面分類簇中確定出最優結構面分類簇，作為所述結構面分組類別，包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃旺明，何奈，胡雄偉，吳何，張琪，富海鷹，楊濤，周明哲，
申請(專利權)人：中鐵大橋局集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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